Erfolgsfaktoren für KI-Projekte 2026: Experten-Insights gegen den Stillstand in der Praxis - SMA Development GmbH

Michael Mörs – „KI ist nur so gut wie Ihre Datengrundlage“  

Geschäftsführer SMADEV & Epicinsights 

Wenn Unternehmen über KI sprechen, geht es sehr schnell um Modelle, Cloud-Tools und neue Möglichkeiten. Was dabei fast immer zu spät kommt, ist der Blick auf die eigenen Daten und Prozesse.

Aus meiner Erfahrung ist genau das der Punkt, an dem sich entscheidet, ob ein KI-Projekt später skaliert, oder teuer scheitert (Hier mehr erfahren). Denn KI arbeitet nicht mit Visionen, sondern mit dem, was Sie ihr geben. Und das sind Daten, eingebettet in Prozesse. KI-Projekte sind zunächst keine IT-Projekte, sondern Business Development-Aufgaben.  

Viele Unternehmen starten KI-Initiativen, ohne diese Grundlage ernsthaft zu prüfen. Daten liegen verstreut, sind historisch gewachsen, uneinheitlich gepflegt oder nicht klar mit einem Ziel verknüpft. Für klassische IT und Reportings reicht das oft noch aus. Für KI reicht es nicht. Jede Unklarheit in den Daten wirkt sich direkt auf die Qualität der Ergebnisse aus. Und jeder Tag, an dem diese Themen ignoriert werden, erhöht die späteren Kosten: in der Projekt-Vorbereitung, im Training, im Rollout und in der Nacharbeit. 

Diese Arbeit lässt sich nicht überspringen. Was heute nicht sauber aufgebaut wird, muss später unter Zeitdruck und mit deutlich höherem Aufwand korrigiert werden. In Machine-Learning-Projekten zeigt sich das sehr konkret: schlechtere Trainingsqualität, schwächere Modelle und falsche Erwartungen an den Output. Was wie ein technisches Problem seitens der KI-Modelle wirkt, ist in Wahrheit ein strukturelles. 

Dahinter steckt ein grundlegender Denkfehler: Daten werden als Kostenblock betrachtet, nicht als Werttreiber. Für KI funktioniert dieses Denken nicht. Wer nicht bereit ist, Zeit, Ressourcen und Aufmerksamkeit in Daten und Prozesse zu investieren, wird KI nie zuverlässig nutzen können. 

Mein Tipp lautet deshalb klar: Beschäftigen Sie sich früh und konsequent mit Ihren Daten und Prozessen. Nicht erst beim KI-Tool-Setup, dem Rollout oder bei der Skalierung, sondern jetzt. Jeder aufgeschobene Tag verschiebt das Problem und verteuert es. 

Marc Böhm – „Erfolgreiche KI-Projekte benötigen Klarheit“  

Teamleitung Product & Design

Weil KI-Tools heute extrem schnell Ergebnisse liefern, entsteht leicht der Eindruck, man könne sich die Vorarbeit sparen. Eine Idee reicht, ein Tool ist gefunden, ein erster Prototyp steht nach wenigen Stunden oder Tagen. Technisch funktioniert das meist auch. Inhaltlich verfehlt es jedoch häufig das Ziel. 

Aus meiner Projekterfahrung scheitern viele Lösungen nicht daran, dass sie schlecht gebaut sind, sondern daran, dass sie am eigentlichen Bedarf vorbeigehen. Unternehmen nehmen sich zu wenig Zeit, im Vorfeld sauber zu analysieren, was sie wirklich erreichen wollen. Welche Zielgruppe soll angesprochen werden? Welches konkrete Problem soll gelöst werden? Und woran würden Sie später erkennen, dass das Projekt erfolgreich war? Ohne diese Klarheit wird KI zur schnellen Antwort auf eine schlecht gestellte Frage. 

Gerade im B2B- wie auch im B2C-Kontext zeigt sich das sehr deutlich. Ideen lassen sich heute leicht kopieren, Funktionen sind austauschbar. Der Unterschied entsteht nicht mehr durch das „Was“, sondern durch das „Für wen“ und „Warum“. Wer diese Fragen nicht sauber beantwortet, baut Lösungen, die zwar existieren, aber nicht genutzt werden. 

Mein Tipp: Investieren Sie vor jedem KI-Projekt bewusst Zeit in Analyse und Zielklarheit. Mit einer strukturierten Vorarbeit wird KI gezielt eingesetzt, zahlt auf konkrete Ziele ein und entfaltet tatsächliche Wirkung – statt nur schnell umgesetzt zu sein. 

Dr. Kevin Lamkiewicz – „Ohne Ownership bleibt KI ein teures Experiment“  

Teamleitung Data Science 

Viele KI-Projekte starten mit großer Euphorie. Es gibt Budget, es gibt Ideen, es gibt schnelle Ergebnisse. Genau hier liegt das Problem: Der Einstieg ist leicht, aber der laufende Betrieb ist oft mehr Arbeit als gedacht wird.

Was ich immer wieder sehe, ist kein technisches Scheitern, sondern ein organisatorisches. Niemand fühlt sich wirklich verantwortlich. Das Projekt ist „da“, läuft irgendwie, verursacht Kosten, aber keiner sorgt dafür, dass es genutzt, gepflegt und weiterentwickelt wird. Ohne klare Zuständigkeit bleibt KI ein nettes Experiment. 

Eine Person muss den Hut aufhaben und sagen: Das ist mein Thema. Diese Verantwortung endet nicht nach dem Go-live, sondern beginnt dort erst richtig. Es geht darum, Nutzung sicherzustellen, Wirkung zu überprüfen und Anpassungen vorzunehmen, wenn das KI-System mit der täglichen Arbeitswelt konfrontiert wird oder sich Daten oder Ziele ändern. Mit Ownership wird aus einem Prototyp ein verlässlicher Teil Ihres Unternehmens. Ohne Ownership bleibt es ein System, das gut aussieht, aber keinen echten Beitrag leistet. 
 

Mein wichtigster Tipp lautet deshalb: Klären Sie Ownership von Anfang an.  

Matthias Hauert – „Startet bei der Kommunikation “  

Chief Technology Officer 

Wenn KI-Projekte scheitern, suchen viele den Fehler zuerst in der Technik. Falsches Tool, falsches Modell, falsche Architektur. Aus meiner Erfahrung ist das fast immer die falsche Spur. Die Technik funktioniert in der Regel erstaunlich gut. Was nicht funktioniert, ist die Kommunikation zwischen den Menschen, die sie einsetzen sollen.

Mit KI wird dieses Problem sogar größer, weil plötzlich alles „richtig“ klingt. Mails sind sauber formuliert, Konzepte wirken logisch, Abstimmungen fühlen sich effizient an. Und genau das ist gefährlich. KI stimmt fast immer zu, widerspricht selten und hört nicht wirklich zu. So entstehen Projekte, in denen alle glauben, sie seien auf derselben Seite, während in Wahrheit jeder etwas anderes im Kopf hat. 

Sprechen Sie daher miteinander, auch über Unsicherheiten und offene Fragen. Nutzen Sie KI, um Dinge zu strukturieren oder Informationen sichtbar zu machen, aber überlassen Sie ihr nicht die Führung. Wenn Sie diesen Schritt überspringen, bauen Sie Systeme, die reibungslos laufen und trotzdem am Ziel vorbeigehen. Wenn Sie ihn ernst nehmen, wird KI zum Verstärker guter Entscheidungen statt zum Beschleuniger von Missverständnissen. 

Mein Tipp ist deshalb bewusst menschlich: Bevor Sie automatisieren, klären Sie zuerst, was wirklich gebraucht wird.  Mein wichtigster Tipp lautet deshalb: Klären Sie Ownership von Anfang an.  

Florian Zeidler – „KI braucht Qualitätsmessung“  

Data Scientist / AI Engineer

Gerade weil KI-Systeme heute so leicht zu bauen sind, wird ein entscheidender Punkt oft übersehen: Qualität. Viele Unternehmen setzen Chatbots oder automatisierte Prozesse ein und verlassen sich auf den ersten guten Eindruck.

Solange sich nichts ändert, funktioniert das auch. Doch KI-Systeme reagieren sensibel auf Veränderungen:  

• neue Daten,  
• andere Modelle,  
• angepasste Regeln  
• verschiedene Tonalitäten und Prompts.  

Ohne Kontrolle merken Sie erst spät, dass die Qualität kippt. 

Mein Tipp ist daher, Qualität messbar zu machen und regelmäßig zu überprüfen.  

Statt die KI einfach laufen zu lassen, sollten Sie systematisch testen, wie Ihr KI-System in unterschiedlichen Situationen reagiert. Dazu gehören auch simulierte Nutzer und schwierige Fälle, bei denen das System idealerweise ehrlich sagt, dass es keine Antwort hat. Wenn Sie diese Evaluierungen fest in Ihre Prozesse integrieren, erkennen Sie Probleme frühzeitig. Ohne diesen Schritt setzen Sie KI blind ein und hoffen, dass alles gutgeht. Mit ihm steuern Sie bewusst, wie zuverlässig und sicher Ihr System wirklich ist. 

KI-Implementierung 2026: Unser Fazit für Entscheider

Die Muster sind klar erkennbar: Erfolgreiche KI-Projekte beginnen nicht mit Technologie, sondern mit strategischer Vorarbeit, gepflegter Datenbasis und konstantem Monitoring, Kommunikation und Projektverantwortlichkeit.  

Unternehmen, die das früh verinnerlichen, verschaffen sich keinen kurzfristigen Vorsprung, sondern eine strukturelle Stärke. 

Wenn Sie sich in den beschriebenen Mustern wiedererkennen, lohnt es sich, einen Schritt zurückzugehen um danach gezielter vorzugehen. In Gesprächen mit Unternehmen unterstützen wir genau dabei: Klarheit schaffen, priorisieren und fundierte Entscheidungen vorbereiten. 

Wenn Sie diese Fragen vertiefen möchten, sprechen Sie uns an: